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Cours
Responsable(s) Kim Khoa Nguyen, Catherine Laporte

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Cours

 

Date Contenus traités dans le cours Heures
  Introduction
  • Introduction à l’algorithmique
  • Algorithmes et programmes
  • Efficacité des algorithmes
3 heures
  Analyse des algorithmes 
  • Calcul asymptotique
  • Baromètres
  • Estimation de l’ordre asymptotique du temps de calcul
  • Estimation de l’ordre asymptotique de la mémoire de travail
  • Notion de temps de calcul amorti
3 heures
  Algorithmes récursifs
  • Règles de conception d’algorithmes récursifs
  • Analyse des algorithmes récursifs et équations de récurrence
  • Preuve de convergence
  • Optimisation des fonctions récursives
3 heures
  Structures de données, opérations élémentaires et efficacité
  • Tableaux
  • Listes
  • Piles et files
  • Arbres
  • Graphes
3 heures  
  Recherche par valeur 
  • Recherche séquentielle
  • Recherche aléatoire
  • Recherche binaire
  • Hachage
  • Arbres de recherche
3 heures
  Algorithmes de tri  
  • Insertion
  • Sélection
  • Quicksort
  • Fusion
  • Heapsort
  • Pigeonnier
4,5 heures
 

Techniques de résolution de problèmes d'optimisation 

  • Algorithmes gloutons 
  • Programmation dynamique
  • Exploration de graphes implicites (backtracking, branch-and-bound)
  • Heuristiques et méta-heuristiques (recuit simulé, algorithmes génétiques)
12 heures
  Problèmes d'optimisation sur des graphes
  • Recherche en largeur et en profondeur
  • Arbres minimaux couvrants
  • Problèmes de plus court chemin
  • Coloration de graphes
4,5 heures
  Algorithmes non-déterministes 
  • Déterminisme, approximation et certitude
  • Algorithmes probabilistes numériques
  • Algorithmes de type Monte Carlo
  • Algorithmes de type Las Vegas
3 heures
  Total 39

 

Note :   Tous les cours sont d'une durée de 3 heures 30 minutes par semaine.  Les sujets seront peut-être abordés dans un ordre différent de  celui indiqué dans le plan de cours.  

 

Laboratoires et travaux pratiques

L'étudiant devra maîtriser le langage de programmation C pour la réalisation des laboratoires.

Date Description Heures
 
  • Analyse asymptotique et algorithmes de tri.
  • Implémentation d’algorithmes classiques de tri de données.
  • Mesure de performance par analyse asymptotique théorique et expérimentale.
9 heures  
 
  • Structures de données et efficacité
  • Implémentation et analyse d'algorithmes sur des graphes
  • Arbres couvrants minimaux
12 heures
 
  • Algorithmes de recherche par valeur 
  • Algorithmes d’exploration de graphes en largeur, en profondeur, etc.
  • Notions d’algorithme optimal et sous optimal en explorant les problèmes du plus court chemin dans un graphe.
15 heures
  Total 36

Utilisation d'outils d'ingénierie

Dans le cadre des laboratoires, les étudiants seront appelés à utiliser le langage C, le système d'exploitation Linux et l'environnement de développement Eclipse.